सभी उपलब्ध प्रेडिक्टर्स का उपयोग करके मॉडल परफॉर्मेंस का आकलन
अपने reduced मॉडल की परफॉर्मेंस जाँचने के लिए एक बेंचमार्क सेट करना ज़रूरी है. ट्रेड-ऑफ समझने के लिए पहले फुल मॉडल की परफॉर्मेंस मापिए. उस variable importance चार्ट को याद कीजिए जो आपने पहले किसी अभ्यास में बनाया था.
train और test स्प्लिट्स, साथ ही आपकी user-defined फंक्शन class_evaluate(), आपके environment में लोड हैं. आपका फिटेड मॉडल fit_full नाम से सेव है. train और test स्प्लिट्स, साथ ही आपकी user-defined फंक्शन class_evaluate(), आपके environment में लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Feature Engineering
अभ्यास निर्देश
- फिटेड फुल मॉडल से एक augmented ऑब्जेक्ट बनाएँ.
class_evaluateका उपयोग करके मॉडल परफॉर्मेंस का आकलन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create an augmented object from the fitted full model
aug_full <-
fit_full %>%
___(test)
# Assess model performance using class_evaluate
aug_full %>% ___(truth = ___,
estimate = .pred_class,
.pred_Yes)